DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA PARA SIMULAÇÃO DE PREVISÃO DE PREÇO DE AÇÕES NA BOVESPA UTILIZANDO DATA MINING COM A TÉCNICA DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES.

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1 DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA PARA SIMULAÇÃO DE PREVISÃO DE PREÇO DE AÇÕES NA BOVESPA UTILIZANDO DATA MINING COM A TÉCNICA DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES Davi da Silva Nogueira Orientador: Prof. Oscar Dalfovo, Doutor

2 Roteiro da apresentação Introdução Objetivos Fundamentação teórica Especificações da ferramenta Desenvolvimento da ferramenta Operacionalidade da ferramenta Resultados e discussões Conclusões Extensões

3 Introdução Com a popularização de Vendas de Ações em Bolsa de Valores, iniciantes na bolsa de deparam com uma gama muito grande de informações, para analisar uma empresa e seus ativos. Com essa ferramenta será possível fazer previsões do preço dos ativos dessa empresa, para assim auxilia-lo na tomada de decisão. BI utilizando a técnica de regressão linear simples, será utilizado como modelo estatístico para previsões utilizando como base dados de uma série temporal. Necessidade de proporcionar atividades práticas com o uso da ferramenta na disciplina de TIGN; Foi elaborada uma das partes de um BI, para assim demonstrar a utilização do BI na tomada de decisão.

4 Objetivos Levantar informações sobre a técnica de regressão linear simples; Identificar padrões recorrentes na análise técnica para uma possível previsão dos preços das ações, levando em consideração os dados disponíveis e que são passíveis de previsão utilizando o simulador; Apresentar um simulador para a previsão do preço das ações na BOVESPA. Com o simulador disponibilizar aos alunos da disciplina de TIGN, cenários de compra e venda de ações onde a confiabilidade da previsão é melhor.

5 Fundamentação teórica Regressão Linear Simples A regressão linear é uma metodologia estatística que a partir da relação de duas variáveis correlacionadas é possível prever o valor de uma variável a partir da outra (CHASE, JACOBS, AQUILANO, 2006). Por exemplo, a variável X poderia ser a data de fechamento de venda da ação na BOVESPA e Y o preço de fechamento dessa ação, a partir disso poderíamos prever o preço da ação a partir da data de fechamento.

6 Fundamentação teórica Regressão Linear Simples - Fórmula Onde: Y = Variável dependente que estamos resolvendo α = Intersecção no eixo Y β = inclinação X = variável independente ε = variável dos valores residuais e dos possíveis erros de medição. i = número de ocorrências.

7 Fundamentação teórica Regressão Linear Simples - Fórmula Minimizar o erro da previsão, usa-se o método dos mínimos quadrados. Para estimar a reta.

8 Fundamentação teórica Mineração de Dados A mineração de dados é o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (BRAGA, 2005), esse conhecimento pode ser obtido através de técnicas estatísticas e de inteligência artificial para encontrar tendências ou padrões para auxiliar no processo de tomada de decisões.

9 Fundamentação teórica Bolsa de Valores / BOVESPA Compra de ações ou ativos de uma empresa é uma forma de investimento financeiro, esses ativos são de renda variável, emitidos por empresas de sociedades anônimas, que negociam suas ações na Bolsa de Valores, locais que oferecem condições e sistemas necessários para a realização da compra e venda de ações de forma transparente.

10 Fundamentação teórica Metodologias de Análise Analise Quantitativa: usa modelos matemáticos e estatísticos para encontrar tendências nos preços das ações. Análise Fundamentalista: estuda o ambiente macroeconômico e setorial da empresa em questão, buscando muito mais informações da empresa, como vendas, preços dos produtos, custo dos insumos, entre outras variáveis, para assim determinar o potencial das ações dessa empresa. Análise Técnica ou gráfica: visualiza através de um gráfico somente os preços das ações dessa empresa num determinado período de tempo, para assim determinar o preço de uma ação.

11 Fundamentação teórica Análise Técnica Dentro da análise técnica existem várias formas de se estar analisando o mercado de ações, as mais utilizadas são: Médias Móveis: médias móveis suaviza os preços das ações e apresenta as tendências para aquela ação, dada a psicologia do mercado que reflete a massa de participantes no mercado de ações, as médias móveis representa o consenso médio sobre um determinado período de tempo. (ELDER, 1950). Fibonacci: que busca um padrão típico de flutuação na bolsa, que tem duas fases, uma ascendente e outra corretiva, quem simulam ondas no momento de crescimento ou decrescimento. Essa técnica de baseia no pressuposto da psicologia social, de que grupos de pessoas quanto maior se tornam mais previsíveis ficam suas atitudes. (ELDER, 1950).

12 Fundamentação teórica Análise Técnica Ordem de Compra: Compra ou venda de um determinado ativo num valor e data específico. Start: Inicia a compra. Stop Loss: Inicia a venda, quando no prejuizo. Stop Again: Inicia a venda, quando no lucro. Exemplo: Simulador previu o preço à R$ 23,62. Start: R$ 23,60. Stop Loss: R$ 23,55. Stop Again: R$ 23,70.

13 Especificações da ferramenta Principais requisitos funcionais A ferramenta deverá permitir ao usuário se cadastrar; A ferramenta deverá permitir ao usuário cadastrar empresa; A ferramenta deverá permitir ao usuário criar um portifólio de acompanhamento; A ferramenta deverá gerar gráficos, Linear e de Dispersão, baseados num período de data; A ferramenta deverá permitir ao usuário simular a previsão dos valores das ações das empresas que estiverem no seu portifólio;

14 Especificações da ferramenta Requisitos não funcionais A ferramenta deverá ser desenvolvida para o banco de dados MySQL; A ferramenta deverá ser desenvolvida na linguagem Java;

15 Desenvolvimento da ferramenta Linguagem de programação Java; Ambiente de Desenvolvimento Eclipse; Framework de persistência Hibernate; Framework Web VRaptor; Framework javascript jQuery e jQuery UI; Plugin jQuery para Gráficos - HighCharts;

16 Operacionalidade da ferramenta Tela de Login:

17 Operacionalidade da ferramenta Tela Inicial:

18 Operacionalidade da ferramenta Gráficos:

19 Operacionalidade da ferramenta Previsão:

20 Ferramentas similares Home Broker:

21 Resultados e discussões

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25 Conclusões Maior assimilação do conteúdo; Visibilidade do emprego da técnica de Data Mining; Alunos de TIGN aprovaram o simulador; Aprendizagem sobre o mercado de capitais; Crescimento do conhecimento da utilização do Ajax com jQuery.

26 Extensões Outra fonte de dados; Emprego de outras técnicas estatísticas para a previsão; O sistema escolher dentre os ativos qual o melhor portfólio;

27 Sorte é o que acontece quando a preparação encontra a oportunidade. Elmer Letterman

28 Acessando o Simulador PrevBolsa Simulador de Previsão de preço de ações na BOVESPA